gemini Deep ReseARCh:革新性的智能研究助手
去年12月,谷歌推出的Gemini DeepResearch,犹如一颗投入AI领域的石子,激起层层涟漪。它宛如一位智能AI助理,面对输入的问题,能迅速展开搜索、规划、推理,最终形成一份详尽报告。
升级后的强大能力展现
今年,Gemini DeepResearch实现重大升级,能力在三方面尤为突出。其一,它可将大问题巧妙拆解为多个小问题,逐个击破;其二,具备强大的信息收集能力,能从众多不同来源分析几百个信息源;其三,运行速度极快,短短几分钟就能完成从计划到总结的详细报告,并且支持处理超过45种语言。
使用体验与模型切换
官方虽称目前可免费试用,但部分用户反映免费账号使用受阻,而使用GeminiAdvanced账号则可顺利使用。登录Gemini网页后,在左上角可切换不同模型。如2.0 Flash适合快速回答简单问题;2.0 FlashThINKing擅长分析复杂问题;Personalization能依据用户习惯调整回答;2.0PRO(Experimental)作为测试中的高级版本,更适合专业人士。
深度研究功能体验
在Gemini DeepResearch中输入关于自身的深度研究报告需求,它很快拟定方案。方案涵盖7条主要内容,从整理官方资料,到分析应用场景与特点,收集用户评价、专业测评,进行工具对比,研究实际案例,再到深入探讨技术原理与学术背景,条理清晰。
研究过程中的信息收集
确认方案后,它开始工作。先是从7个网站查找资料,之后又从更多地方收集信息,包括Reddit上的用户讨论、How-ToGeek等的教程资料、官方页面信息以及SearchEngineJournal的专业分析等。通过这些,全面收集用户反馈、专业解读、使用教程和官方公告。
总结重点与对比分析
它总结出用户对产品的评价,赞赏其节省时间,但也指出质量、信息可靠性等问题。在工具对比方面,与Perplexity、DeepSeek等相比,DeepResearch在某些方面还有提升空间。
专业知识探寻与结论
第三步研究中,它寻找更专业知识,推荐的网站关注工作效率工具、人工智能研究等内容。得出结论:Deep Research功能强但准确性待提高,Gemini2.0的深度思考模型是重要升级。
后续步骤的不足与期望
后续步骤虽关注专家评价、实际案例、技术原理等方面,但存在不够细致的问题,如实际案例缺乏具体应用例子,技术原理展示匆忙。
学术信息收集与整体评价
第七步的学术信息收集,虽搜索众多学术网站,但结论匆忙。整体而言,生成的8700字报告,用户体验和工具对比部分实用,技术分析和学术研究较理论化。与国内产品相比有领先优势,记忆和长文本处理能力强,但与Manus相比,在工具调用方面有不足。不过,Gemini的密集更新使其在竞争中占据更有利位置。